这意味着在MaxCompute中，Spark SQL目前可能不支持对分区表进行重命名操作。您需要考虑使用MaxCompute提供的...
("spark.sql.crossJoin.enabled", True)\ .config("odps.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")\ .config("spark.sql.catalogImplementation", "odps")\ .getOrCreate() def is_number(s): try: float(s) return True except ValueError: pass try: import unicodedata unicodedata.numeric(s) return...
在左侧工具栏选择“高级参数设置”，在“参数键”一栏输入odps.sql.submit.odps.spark.driver.memory，...
SQL优化Joseph 3.2万2 数仓建设实践路线-第一讲-认识业务&规划架构 语兴呀 2.0万147 大数据技术生态中,Hadoop、Hive、Spark是什么关系?| 通俗易懂科普向 昆仑数据K2DATA 42:21 半小时SQL极速入门 故地纸鸢起 1.9万11 13:36 SQL 十四分钟速成班!没错不要怀疑,资料库语法比中午决定吃什么还要简单!
MaxCompute支持多种计算模型,如SQL、MapReduce、Spark等,并支持外部表、SDK、JDBC等以实现海量数据开发处理。MaxCompute提供了Logview与优化器,提供分析功能,帮助定位和优化作业。除此之外,MaxCompute还支持访问控制、安全管理、运维管理等功能。本文将重点介绍MaxCompute的一些核心概念和系统架构,以及其提供的多种数据通道和...
import spark.implicits._ //将RDD转化成为DataFrame并支持SQL操作 然后我们通过SparkSession来创建DataFrame 1.使用toDF函数创建DataFrame 通过导入(importing)spark.implicits, 就可以将本地序列(seq), 数组或者RDD转为DataFrame。 只要这些数据的内容能指定数据类型即可。
("spark.sql.crossJoin.enabled", True)\ .config("odps.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict")\ .config("spark.sql.catalogImplementation", "odps")\ .getOrCreate() def is_number(s): try: float(s) return True except ValueError: pass try: import unicodedata unicodedata.numeric(s) return...
导读:本文重点尝试从ODPS SQL的逻辑执行计划和Logview中的执行计划出发,分析日常数据研发过程中各种优化方法背后的原理,覆盖了部分调优方法的分析,从知道怎么优化,到为什么这样优化,以及还能怎样优化。 一 背景 使用ODPS SQL进行离线数据研发时,开发同学不可避免会碰到任务性能问题,需要经常对ODPS SQL执行任务进行调优,以...
ODPS Spark 基础架构 在ODPS中,用户可以使用SQL-like语句对数据进行操作,同时也可以利用Spark进行更复杂的计算。ODPS提供了一个统一的平台,使得用户可以在同一个地方处理数据,无论是通过SQL还是通过Spark。 我们可以通过如下的ER图展示ODPS中的数据关系: DATAstringidstringnamestringtypeUSERstringuserIdstringuserNameowns...
SparkSession spark=SparkSession .builder() .appName("SparkSQL-on-MaxCompute") .config("spark.sql.broadcastTimeout", 20 * 60) .config("spark.sql.crossJoin.enabled",true) .config("odps.exec.dynamic.partition.mode", "nonstrict") .getOrCreate();//JavaSparkContext sparkContext = new JavaSpar...